인공지능의 활용 - 나만을 위한 맞춤형 서비스

AI를 이용한 초개인화에 대해 알아봅니다

2023. 3. 17.

이 메일이 잘 안보이시나요?

새로운 정보를 전해 드리는 소이뉴스입니다.

안녕하세요, 구독자님.

이번 한 주도 잘 보내고 계시겠죠?

저는 아침에 출근을 하면 우선 메일 박스를 열어 봅니다. 업무 관련해서 온 메일이 있는지 확인한 후 구독하는 뉴스레터를 둘러 보죠. 지적 호기심 때문에 10여개가 넘는 서로 다른 분야 뉴스들을 구독 중인데 덕분에 늘 새로운 소식을 접할 수 있어 지루할 겨를이 없습니다. 도리어 기술의 변화 속도를 더 이상은 따라잡지 못할 것 같아 조바심이 일 정도죠. ^^; 어찌됐건 내가 잘 모르는 분야에 대한 것을 , 나보다 더 잘 아는 사람들이 내용을 찾아 정리하고 선별해서 보내주니 고마울 따름입니다.

그런데, 스스로의 관심사에 맞춰 구독을 한 것이지만, 뉴스레터라는 게 모든 구독자에게 동일한 내용이 보내지기 때문에 가끔은 좀 더 내가 원하는 취향에 맞는 주제에 포커스해서 온다면 좋을 것 같다는 아쉬움이 생길 때가 있습니다. 비단 뉴스레터만이 아니라 유튜브 영상을 보거나 쇼핑을 하거나 단순하게 검색을 할 때에도 이런 생각이 들 때가 있죠.

그래서, 이번 소식은 개인화 혹은 초개인화에 대한 내용을 주제로 삼아봤습니다. 그것을 위해 사용되는 인공지능 기술에 대해서도 함께 알아보구요.

초개인화 (Hyper-Personalization)

초개인화란?

초개인화는 '사용자 Context(맥락)에 맞는 극도로 개인화된 서비스를 제공하는 것'을 말합니다. 흠... 설명이 좀 어렵네요... 여기서 Context(맥락)는 사물 간의 관계성을 말하는 건데, 용어 자체는 같은 IT라도 분야에 따라서 달리 해석됩니다. 예를 들어 프로그래밍 쪽에서는 '어떤 이벤트가 일어나는 조건이나 환경'을 의미하는 반면 네트워크 쪽에서는 '곧바로 인지되는 특정 상황'을 의미하기도 합니다.

그러니, 초개인화는, 사용자 입장에서는 '내 의도나 상황을 알아서 파악한 다음, 오로지 나만을 위한 서비스를 제공하는 것', 사용자 분석을 통해 서비스를 제공하는 인공지능 측면에서는 '사용자가 처한 상황이나 의도를 파악해서 그것에 맞는 최적화된 서비스를 제공하는 것' 정도로 해석하는 것이 맞을 것 같습니다.

개인화와 초개인화, 뭐가 다르죠?

흠... 그러게요... 어딘가 새로운 패러다임으로 비즈니스를 이끌어낼 필요를 느낀 쪽에서 '만들어낸' 단어같은 느낌이 싸~하게 드네요... ^^; 초개인화에는 개인화를 뜻하는 'Personalization'에 'Hyper-'라는 수식어가 붙습니다. 한글로 '초'로 해석되는 이 부분은, 똑같은 사용자라도 서비스를 받는 시간, 장소, 상황 등에 따라 사용자의 의도가 다를 수 있 이런 점이 서비스에 반영되어야 한다는 것 때문에 붙여진 것으로 볼 수 있습니다. 즉, 1명의 사용자가 복수의 페르소나¹를 가지고 서비스를 사용할 수 있기 때문에 그에 대한 서비스의 방식도 더 세분화되어야 한다는 것이죠.

예를 들어 홍길동이란 사람이 온라인에서, 운동과 PT(Personal Training)를 좋아하는 '슈퍼맨'이라는 아바타를 이용할 때와 SF 소설을 좋아하는 'SF광'이라는 아바타를 이용할 때 각각 쇼핑몰에서 받고자 하는 서비스가 다를 것이라는 것은 쉽게 상상해 볼 수 있습니다. 뿐만 아니라 같은 아바타(혹은 부캐, 페르소나)를 쓴다고 하더라도 서비스를 요청하는 특정 시간, 장소, 상황의 맥락은 다를 수 있습니다. 이런 것에 각각 대응할 수 있도록 하는 것이 개인화와는 차별화되는 초개인화의 특징이라고 할 수 있습니다. 이를 데이터 관점에서, 개인화는 정적인 과거 데이터 분석이 중심, 초개인화는 실시간 데이터 수집 데이터 분석이 중심 이렇게 구분하신 분도 계셨습니다. (관련영상)

주1) 부캐나 페르소나 이런 용어를 들어보신 적이 있으실 것 같습니다. 부캐는 부캐릭터의 약자로 본캐(본캐릭터)에 대비해 '부가적으로 하는 일 또는 직업'을 말합니다. 본업은 디자이너인데 주말마다 여행가이드를 하는 사례같은 거죠. 페르소나(persona)는 원래는 가면을 의미하는 말인데 메타버스나 온라인 커뮤니티 같은 가상세계에서 실제세계에서의 나와는 다른 새로운 자아를 만들어 활동하는 것을 의미합니다.

사진) MidJourney 이용해서 생성

초개인화를 위해서는 개인정보가 필요하지 않나요?

네 그렇습니다. 개인정보 없이는 개인화 서비스는 존재할 수가 없습니다. 문제는 누가 어떻게 수집하고 관리하느냐인 것 같습니다. 과거에는 개인정보의 수집 주체는 대부분 사용자가 사용하는 서비스 플랫폼 기업이었고, 그들이 정보를 거의 독점적으로 관리 및 사용하다시피 했습니다. 예를 들어 통신사 (SKT, KT, LGU+ 등등) 혹은 스마트폰 제조사 (삼성,애플 등등), 플랫폼 기업 (카카오, 네이버, 구글, 넷플릭스, 메타 등등) 같은 곳들이죠. 물론 민감데이터를 가진 공공기관과 의료기관 등은 별도로 하구요. 이들 기업들은 서비스를 사용하는 많은 사용자들로부터 풍부한 데이터를 확보하고 이들을 직접 혹은 통계적으로 활용하면서 다시 고객들에게 차별화된 서비스를 제공하거나 다양한 방식의 마케팅을 해 올 수 있었습니다.

개인정보를 플랫폼 기업들이 독점했다구요?

네. '독점'이라는 단어는 부정적으로 들릴 수도 있지만, 시장에서 다른 경쟁자와 대치하고 있는 기업들 입장에서는 정반대일 수도 있습니다. 대부분의 플랫폼 기반 스타트업들이 특정 분야에서 폭발적인 성장을 하기 위해서는 짧은 시간 내에 많은 사용자를 확보해서 '독점'적인 위치를 차지하고 그 기반으로 추가적인 차별화를 만들어 나가기 위해 많은 투자를 하죠. 헉... 얘기가 약간 새고 있군요... -_-;

아마도 한번씩은 경험이 있으실 것 같긴 한데, 구글에서 뭔가를 검색하다가 쇼핑몰에 들어가면 앞서 검색한 종류와 유사하거나 같은 물품들이 추천되거나 최상단에 나오는 경우가 있습니다. 어떻게 그게 가능할까요? 그건 플랫폼 기업들이 웹이나 모바일에서 쿠키 등을 이용해서 끊임없이 사용자의 사용 패턴을 수집하고 실시간으로 분석해서 광고나 마케팅에 바로바로 활용하기 때문입니다. 우리가 온라인에서 어떤 행동을 하는지를 늘 지켜보는 무언가가 있다는 얘기입니다. 해킹을 하거나 컴퓨터나 폰에 악성코드를 심지 않고 공식적인 방식으로 말이죠.

그런데 애플과 구글이 각각 2020년과 2021년에 개인정보보호를 위해 웹브라우저의 서드파티 쿠키 제공을 중단한다고 발표했습니다. (구글, 애플은 각각 크롬과 사파리라는 대표적인 웹 브라우저를 가지고 있습니다) 쿠키를 통해 고객 정보를 확보하고 이를 바탕으로 개인화된 광고를 제공함으로써 매출을 올리던 기업들(예: 페이스북 등)은 큰 타격을 입고 대체 방안을 찾고 있습니다. 자신들의 서비스를 이용하는 동안 쌓이게 되는 다른 데이터를 최대한 활용하는 방식으로 말이죠. 이를 위한 CDP (Customer Data Platform)이란 솔루션들이 소개되기도 합니다.

개인화된 서비스를 위해서는 개인정보 수집이 필요할 것 같긴 한데......

그렇습니다. 좀 더 정교한 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 개인정보가 반드시 필요합니다. 앞서 말씀드린 것처럼 기존에는 플랫폼 업체가 독점을 했었죠. 이러다보니 데이터를 생산한 개인은 자신의 데이터에 대한 주도권이 없고, 다른 많은 서비스 기업들은 사용자 데이터가 없어서, 기울어진 운동장에서 품질 낮은 서비스를 제공하거나 아예 서비스를 제공하지 못하는 문제가 생기게 되었습니다. 그래서 이 문제를 해결하기 위해 나온 것이 마이데이터 개념입니다. 우리나라를 폼함해서 점차 많은 나라들이 이러한 개념을 포함한 제도를 검토하거나 도입하고 있습니다. 마이데이터란 '개인이 자신의 데이터에 대한 관리 주권을 가진다'라는 컨셉에서 시작되었는데 사용자의 데이터를 서비스 플랫폼 기업이 보유하면서 임의의 권리를 행사하던 기존 방식에서 본인의 동의하에 제 3자에게도 공유할 수 있도록 방식이 바뀌게 되는 것이죠. (이를 '전송요구권'이라고도 합니다) 이 결과로 사용자는 자신이 데이터 주권을 갖게 되고, 기업들은 이제까지 주어지지 않았던 개인정보(익명화된)를 다양한 서비스에 활용할 수 있게 되었습니다.

초개인화와 인공지능

초개인화를 위해 사용되는 인공지능 기술은 어떤 것이 있나요?

초개인화에는 '사용자'와 '사용자의 현재 맥락(Context)'에 대한 이해가 기본이 됩니다. 인공지능은 이를 위해 수집/축적된 데이터에 대한 분석과 그 결과로 제공하게 될 응용 서비스 부문에서 사용될 수 있는데 주로 사용하게 되는 인공지능 기술을 몇개만 나열해 보겠습니다.

자연어 처리 : 사용자의 질문이나 요청사항, 혹은 글을 분석하고 이해하는데 사용됩니다. RNN계열 모델이나 최근 이슈가 된 LLM (대규모 언어모델) 등이 예가 될 수 있겠습니다.
이미지 인식 : 사용자가 열어본 사진이나 동영상 등에서 얻은 정보를 분석할 때 사용됩니다. 이렇게 분석된 정보를 근거로 유사한 디자인의 상품이나 장소, 관광지 추천 등의 서비스가 만들어질 수 있습니다.
감성 분석 : 사용자가 남긴 후기, 평가, 댓글, 표정이나 음성 등을 이용해서 감정이나 선호도 등을 분석할 때 사용됩니다. 이후 사용자의 현재 감성에 맞는 최적화 서비스가 가능합니다.
행동 예측, 사용 패턴 분석 : 사용자의 서비스 이용 패턴을 분석하고 이후의 행동과 어떤 서비스를 이용할 가능성이 높은지 예측하고 그에 맞는 개인화 서비스 제공에 활용할 때 활용될 수 있습니다.

추천 시스템 : 사용자의 선호도와 과거 이용 기록 등을 분석하는데 적용될 수 있습니다. 협업필터링(과거의 구매 이력이나 평가기록 등을 분석 기반)이나 콘텐츠 기반 필터링(과거의 구매 제품에 대한 내용 분석 기반) 외에도 딥러닝이나 강화학습 등을 이용하는 방식이 있습니다.

초개인화가 적용된 사례는요?

이미 많이 경험하고 계시리라 생각합니다. '오징어게임', '더 글로리' 등의 드라마를 공개한 넷플릭스는 어떤 계정으로 접속하는지에 따라 메인 추천 콘텐츠가 달라지고 최근 본 컨텐츠와 느낌이나 결이 비슷한 것들을 귀신같이 찾아서 추천해 줍니다. 유튜브 또한 같은 방식으로 영상 추천을 하구요. 구글에서 검색했던 제품과 유사한 카테고리 제품들이 중국 쇼핑몰인 알리익스프레스 앱에서 추천되며, 특정 지역 근처를 가면 토스 만보기앱에서는 방문 미션을 알립니다. 중고장터인 당근마켓 앱에서도 등록된 물품 추천이 타이밍 맞게 제공되고 공항면세점(예:롯데면세점)에서는 이전 구매 물품이나 사이트 체류시간 등을 분석해서 내 취향에 맞는 정보를 제공합니다. G마켓도 비슷한 방식으로 맞춤형 상품을 추천합니다. 이외에도 밀키트(간편식)나 육류 등의 음식, 음악, 화장품, 관광지, 숙소, 전시 등 다양한 큐레이팅 서비스를 제공하는 곳들도 많이 생겼습니다.

사진: Unsplash의Marques Kaspbrak

초개인화에 대한 참고할 만한 자료가 있으면 알려주세요.

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최근의 국내 자료들만 찾아본 것이라 이외에도 많은 정보들이 인터넷 상에 있으니 관심이 있으시면 서핑~ 한 번 해 보시기 바랍니다.

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